Ce papier explore une approche pragmatique du suivi de multiples objets, où l'accent est mis sur l'association efficace des objets pour les applications en ligne et en temps réel. À cette fin, la qualité de détection est identifiée comme un facteur clé influençant les performances de suivi, où le changement du détecteur peut améliorer le suivi jusqu'à 18,9 %. Malgré l'utilisation d'une combinaison élémentaire de techniques familières telles que le filtre de Kalman et l'algorithme hongrois pour les composants de suivi, cette approche atteint une précision comparable à celle des trackers en ligne de pointe. De plus, grâce à la simplicité de notre méthode de suivi, le tracker se met à jour à une fréquence de 260 Hz, ce qui est plus de 20 fois plus rapide que d'autres trackers de pointe.